matlab熵权TOPSIS代码

熵权TOPSIS是一种常用的多指标决策方法，适用于多指标评价、排序、选择等决策问题，Matlab提供了丰富的工具箱和函数来实现TOPSIS，下面是一个简单的示例：

% 熵权TOPSIS方法
% 建立决策矩阵和评价指标的熵向量
X = [0.2, 0.4, 0.3, 0.5; 0.3, 0.6, 0.4, 0.7; 0.5, 0.8, 0.6, 0.9];
% 计算熵向量
E = -sum(X.*log(X),1);
% 计算权重向量
W = (1-E)/sum(1-E);
% 归一化决策矩阵
[m, n] = size(X);
for i = 1:m
    Y(i,:) = X(i,:)./sqrt(sum(X(i,:).^2));
end
% 计算正理想解和负理想解
Zp = max(Y,[],1);
Zn = min(Y,[],1);
% 计算距离
Dp = sqrt(sum((Y-repmat(Zp,m,1)).^2,2));
Dn = sqrt(sum((Y-repmat(Zn,m,1)).^2,2));
% 计算综合评价指数
C = Dn./(Dp+Dn);
% 按照得分从大到小排序
[~,rank] = sort(C,'descend');

该代码使用了熵权法计算指标权重，然后对TOPSIS模型进行了计算。具体请参考注释。你可以根据自己的数据和TOPSIS模型进行修改和适配。

相关问题

matlab熵权TOPSIS

熵权TOPSIS是一种多属性决策分析方法，主要用于评价方案的优劣。在MATLAB中，可以通过调用相应的函数来实现熵权TOPSIS算法。以下是使用MATLAB实现熵权TOPSIS算法的一些步骤：
1.首先，需要准备好数据集，可以将数据集存储为一个矩阵，其中每一行代表一个方案，每一列代表一个属性。
2.然后，需要对原始数据进行标准化处理，可以使用MATLAB中的zscore函数进行标准化处理。
3.接着，需要计算每个属性的权重，可以使用熵权法来计算权重。
4.然后，可以使用MATLAB中的topsis函数来实现熵权TOPSIS算法，该函数需要输入标准化后的数据矩阵和属性权重向量，输出每个方案的评价得分以及排名。

具体实现可以参考上述提供的两个引用链接，其中包含了MATLAB实现熵权TOPSIS算法的代码以及相应的运行结果。

熵权Topsis 代码 matlab

以下是熵权TOPSIS的MATLAB代码示例：

%输入数据矩阵
x = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];

%标准化矩阵
[n,m] = size(x);
for j=1:m
    s(j) = sqrt(sum(x(:,j).^2));
    for i=1:n
        x_norm(i,j) = x(i,j)/s(j);
    end
end

%确定权重
w = [0.3 0.2 0.3 0.2];

%计算加权标准化矩阵
for j=1:m
    for i=1:n
        x_weighted(i,j) = w(j)*x_norm(i,j);
    end
end

%计算正理想解和负理想解
for j=1:m
    if j==1
        v_pos(j) = max(x_weighted(:,j));
        v_neg(j) = min(x_weighted(:,j));
    else
        v_pos(j) = min(x_weighted(:,j));
        v_neg(j) = max(x_weighted(:,j));
    end
end

%计算距离
for i=1:n
    d_pos(i) = sqrt(sum((x_weighted(i,:)-v_pos).^2));
    d_neg(i) = sqrt(sum((x_weighted(i,:)-v_neg).^2));
end

%计算综合评价指数
for i=1:n
    CI(i) = d_neg(i)/(d_neg(i)+d_pos(i));
end

%计算熵权
p = sum(x_norm.^2)/n;
e = -sum(p.*log(p));
w_e = (1-e)/(m-e);

%计算加熵权后的综合评价指数
CI_weighted = CI*w_e;

注意：这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体的数据和权重进行调整。